一、Hive的概述；
背景：Hive起源于Facebook（一个美国的社交服务网络）。Facebook有着大量的数据，而Hadoop是一个开源的MapReduce实现，可以轻松处理大量的数据。但是MapReduce程序对于Java程序员来说比较容易写，但是对于其他语言使用者来说不太方便。此时Facebook最早地开始研发Hive，它让对Hadoop使用SQL查询（实际上SQL后台转化为了MapReduce）成为可能，那些非Java程序员也可以更方便地使用。hive最早的目的也就是为了分析处理海量的日志；
概述：hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能， Hadoop 通常都有较高的延迟并且在作业提交和调度的时候需要大量的开销。因此Hive并不能够在大规模数据集上实现低延迟快速的查询，例如，Hive 在几百MB 的数据集上执行查询一般有分钟级的时间延迟；
Hive可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析；
二、Hive的体系架构；
体系架构：
1.用户接口主要有三个：CLI，Client 和 WUI。其中最常用的是CLI，Cli启动的时候，会同时启动一个Hive副本。Client是Hive的客户端，用户连接至Hive Server。在启动 Client模式的时候，需要指出Hive Server所在节点，并且在该节点启动Hive Server。WUI是通过浏览器访问Hive；
2.Hive将元数据存储在数据库中，如mysql、derby。Hive中的元数据包括表的名字，表的列和分区及其属性，表的属性（是否为外部表等），表的数据所在目录等；
3.解释器、编译器、优化器完成HQL查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划的生成。生成的查询计划存储在HDFS中，并在随后有MapReduce调用执行；
4.Hive的数据存储在HDFS中，大部分的查询、计算由MapReduce完成；
Hive执行请求的流程：
三、探讨Hadoop全家（生态圈）；
https://www.sohu.com/a/218420440_505794 ##Hadoop全家
##Hadoop发展史
四、Hive与传统数据库相比；
由于Hive采用了SQL的查询语言HQL，因此很容易将Hive理解为数据库。其实从结构上来看，Hive和数据库除了拥有类似的查询语言，再无类似之处。数据库可以用在Online的应用中，但是Hive是为数据仓库而设计的，清楚这一点，有助于从应用角度理解Hive的特性；
五、Hive的数据模型；
概述：对于数据存储，Hive没有专门的数据存储格式，也没有为数据建立索引，用户可以非常自由的组织Hive中的表，只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的列分隔符和行分隔符，Hive就可以解析数据。Hive中所有的数据都存储在HDFS中，存储结构主要包括数据库、文件、表和视图。Hive中包含以下数据模型：Table内部表、External Table外部表、Partition分区、Bucket桶。自行百度Hive的数据模型；
六、搭建Haoop 2.7.6结合hive2.3.3实现数据仓库管理；
案例环境：
系统类型 | IP地址 | 主机名、角色 | 所需软件 |
Centos 7.4 1708 64bit | 192.168.100.101 | master hadoop：namenode hive | hadoop-2.7.6.tar.gz jdk-8u171-linux-x64.tar.gz apache-hive-2.3.3-bin.tar.gz |
Centos 7.4 1708 64bit | 192.168.100.102 | slave1 hadoop：datanode | hadoop-2.7.6.tar.gz jdk-8u171-linux-x64.tar.gz |
Centos 7.4 1708 64bit | 192.168.100.103 | slave2 hadoop：datanode | hadoop-2.7.6.tar.gz jdk-8u171-linux-x64.tar.gz |
案例步骤：
- 安装hive软件程序；
- 准备hive的元数据存储位置Mysql数据库；
- 准备hive服务需要存储文件的目录；
- 配置hive的配置文件；
- 配置hive服务连接mysql数据库的驱动；
- 初始化hive连接mysql数据库；
- 启动并连接hive服务；
- 学习hive中的管理操作；
- 将文件内容导入到hive的表中；
- 通过web页面查看HDFS文件系统中的数据；
- 通过mysql管理控制台验证mysql中存储的hive的元数据；
- 安装hive软件程序；
[root@master ~]# ls /root/apache-hive-2.3.3-bin.tar.gz
/root/apache-hive-2.3.3-bin.tar.gz
[root@master ~]# tar zxvf /root/apache-hive-2.3.3-bin.tar.gz
[root@master ~]# mv apache-hive-2.3.3-bin/ /usr/local/hive
[root@master ~]# chown hadoop:hadoop /usr/local/hive/ -R
[root@master ~]# vi /etc/profile
export HIVE_HOME=/usr/local/hive
export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin
export CLASSPATH=$CLASSPATH:/usr/local/hive/lib/*:.
[root@master ~]# source /etc/profile
- 准备hive的元数据存储位置Mysql数据库；
[root@master ~]# yum -y install mariadb-server mariadb
[root@master ~]# sed -i 's/\[mysqld\]/\[mysqld\]\nskip_name_resolve/g' /etc/my.cnf
##注：需要关闭mysql服务器的反向解析，不然会在初始化myssql数据库时出现反向解析情况，无法初始化
[root@master ~]# systemctl start mariadb
[root@master ~]# systemctl enable mariadb
Created symlink from /etc/systemd/system/multi-user.target.wants/mariadb.service to /usr/lib/systemd/system/mariadb.service.
[root@master ~]# mysqladmin -uroot password
[root@master ~]# mysql -uroot -p123123
MariaDB [(none)]> grant all on *.* to root@'192.168.100.101' identified by '123123';
MariaDB [(none)]> flush privileges;
MariaDB [(none)]> exit
- 准备hive服务需要存储文件的目录；
[root@master ~]# su - hadoop
[hadoop@master ~]$ hadoop fs -mkdir -p /user/hive/warehouse
[hadoop@master ~]$ hadoop fs -chmod 777 /user/hive/warehouse
[hadoop@master ~]$ hadoop fs -mkdir -p /tmp/hive/
[hadoop@master ~]$ hadoop fs -chmod 777 /tmp/hive
[hadoop@master ~]$ hadoop fs -ls /
Found 2 items
drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2018-08-27 20:51 /tmp
drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2018-08-27 20:51 /user
[hadoop@master ~]$ mkdir /usr/local/hive/tmp
[hadoop@master ~]$ mkdir /usr/local/hive/tmp/root
- 配置hive的配置文件；
[hadoop@master ~]$ cp /usr/local/hive/conf/hive-default.xml.template /usr/local/hive/conf/hive-site.xml
[hadoop@master ~]$ mv /usr/local/hive/conf/.template /usr/local/hive/conf/
[hadoop@master ~]$ vi /usr/local/hive/conf/hive-site.xml
364 <property>
365 <name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
/user/hive/warehouse</value>
367 <description>指定hdfs上存放hive的实体数据位置</description>
368 </property>
37 <property>
38 <name>hive.exec.scratchdir</name>
/tmp/hive</value>
40 <description>指定hdfs上存储hive的临时文件的位置</description>
41 </property>
73 <property>
74 <name>hive.exec.local.scratchdir</name>
/usr/local/hive/tmp/root/</value>
76 <description>指定hive本地服务器的本地目录</description>
77 </property>
78 <property>
79 <name>hive.downloaded.resources.dir</name>
/usr/local/hive/tmp/${}_resources</value>
81 <description>指定hive本地服务器的session会话文件的存储位置</description>
82 </property>
1683 <property>
1684 <name>hive.querylog.location</name>
1685 <value>/usr/local/hive/tmp/root/</value>
1686 <description>指定hive本地服务器的日志文件存放位置</description>
1687 </property>
3974 <property>
3975 <name>hive.server2.logging.operation.log.location</name>
3976 <value>/usr/local/hive/tmp/root/operation_logs</value>
3977 <description>指定hive本地服务器的日志文件存放位置</description>
3978 </property>
543 <property>
544 <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
jdbc:mysql://192.168.100.101:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true</value>
546 <description>指定hive的元数据所存储的mysql的ip、端口、数据库名
550 </description>
551 </property>
1018 <property>
1019 <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
1020 <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
1021 <description>指定连接mysql数据库的驱动类型</description>
1022 </property>
1043 <property>
1044 <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
1045 <value>root</value>
1046 <description>指定连接mysql数据库的用户名</description>
1047 </property>
528 <property>
529 <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
123123</value>
531 <description>指定连接mysql数据库的密码</description>
532 </property>
744 <property>
745 <name>hive.metastore.schema.verification</name>
false</value>
747 <description>关闭元数据的文件检查
753 </description>
754 </property>
:wq
[hadoop@master ~]$ vi /usr/local/hive/conf/ ##设置hive的环境变量
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
export HIVE_CONF_DIR=/usr/local/hive/conf
export HIVE_AUX_JARS_PATH=/usr/local/hive/lib
:wq
- 配置hive服务连接mysql数据库的驱动；
[hadoop@master ~]$ wget https://cdn.mysql.com//Downloads/Connector-J/mysql-connector-java-5.1.46.tar.gz
[hadoop@master ~]$ ls mysql-connector-java-5.1.46.tar.gz
mysql-connector-java-5.1.46.tar.gz
[hadoop@master ~]$ tar zxvf mysql-connector-java-5.1.46.tar.gz
[hadoop@master ~]$ cp /home/hadoop/mysql-connector-java-5.1.46/mysql-connector-java-5.1.46.jar /usr/local/hive/lib/
[hadoop@master ~]$ ls /usr/local/hive/lib/mysql-connector-java-5.1.46.jar
/usr/local/hive/lib/mysql-connector-java-5.1.46.jar
- 初始化hive连接mysql数据库；
[hadoop@master ~]$ /usr/local/hive/bin/schematool -dbType mysql -initSchema
如果初始化连接数据库失败，大多会是主配置文件错误，或者数据库未授权
- 启动并连接hive服务；
[hadoop@master ~]$ hive
hive> show databases;
OK
default
Time taken: 4.695 seconds, Fetched: 1 row(s)
- 学习hive中的管理操作；
hive> show functions;
OK
!
!=
$sum0
%
&
*
+
-
/
<
<=
...
hive> desc function sum;
OK
sum(x) - Returns the sum of a set of numbers
Time taken: 0.006 seconds, Fetched: 1 row(s)
hive> create database linuxfan;
OK
Time taken: 0.282 seconds
hive> show databases;
OK
default
linuxfan
Time taken: 0.023 seconds, Fetched: 2 row(s)
hive> use linuxfan;
OK
Time taken: 0.025 seconds
hive> create table t1(id int,name string) row format delimited fields terminated by '\t';
##创建表并且指定字段id和字段name之间的分隔使用\t制表符；
OK
Time taken: 0.581 seconds
hive> show tables;
OK
t1
Time taken: 0.042 seconds, Fetched: 1 row(s)
hive> exit;
- 将文件内容导入到hive的表中；
[hadoop@master ~]$vi ./1.txt ##001和zs之间必须手动敲tab键，不得复制粘贴
001 zs
002 ls
003 ww
004 xm
[hadoop@master ~]$ hive
hive> load data local inpath '/home/hadoop/1.txt' into table linuxfan.t1;
Loading data to table linuxfan.t1;
OK
Time taken: 6.277 seconds
hive> select * from linuxfan.t1;
OK
1 zs
2 ls
3 ww
4 xm
Time taken: 1.861 seconds, Fetched: 4 row(s)
hive> exit;
- 通过web页面查看HDFS文件系统中的数据；
- 通过mysql管理控制台验证mysql中存储的hive的元数据；
